数据清洗必看的7个要点
数据清洗是确保分析准确的关键。本文详解七大要点：了解数据、处理缺失值、去重、统一格式、处理异常值、转换类型及验证逻辑一致性，助你打好数据分析基石，避免“垃圾进垃圾出”。
除了Kettle，这款国产ETL工具是否更胜一筹？
本文深度对比Kettle与国产ETL工具FineDataLink，从开发效率、实时同步、运维管理等维度解析差异。Kettle开源灵活但学习成本高，FDL在实时处理、低代码开发、调度监控等方面优势明显，更适合企业级应用，助力高效数据集成与管理。
Tongyi DeepResearch的技术报告探秘
引言阿里通义实验室悄悄（其实动静不小）发布了一个叫 Tongyi DeepResearch 的 Agent 项目。它没有开发布会，没请明星站台，甚至没发通稿——但它在 GitHub 上架当天，就登顶了“每日趋势榜”。这速度，比人类发现…
python爬取数据存入数据库
Python爬虫结合Scrapy与SQLAlchemy，实现高效数据采集并存入MySQL/PostgreSQL/SQLite。通过ORM映射、连接池优化与批量提交，支持百万级数据高速写入，具备良好的可扩展性与稳定性。
《法务RAG开发不踩坑：Kiln+LlamaIndex+Helicone的协同方法指南》
本文记录企业级法务知识库RAG系统的多AI协同开发实战：面对2万份格式混杂、含15%模糊扫描件的法律文档，14天交付需3秒响应精准查询的系统，构建Kiln AI、LlamaIndex、Helicone协同矩阵。Kiln AI完成数据清洗（有效信息密度提至85%）、合成训练样本及模型微调，使专业术语识别准确率达92%；LlamaIndex搭建三层检索架构，融合语义与关键词检索，匹配错误率降至5%，响应时间缩至2.1秒；Helicone优化提示词与推理监控，输出规范率达97%。
主数据到底要怎么管理？看完你就知道了
企业常因客户、产品等核心数据不统一导致部门间数据混乱、决策失准。主数据管理正是解决这一问题的关键，通过统一标准、打破孤岛、明确权责，实现数据一致与共享。本文提出五步实施框架，助力企业夯实数据基石，提升运营效率与决策能力。